AI搜索真的改变了人们的购物方式吗?我们在购买旅程中看到了奇怪的模式
社区讨论AI助手如何改变购物行为。电商市场人员分享分析AI对购买旅程影响的真实体验。
在我们的客户旅程数据中看到了一个令人担忧的趋势。
用户越来越多地在已做决定的情况下访问我们的产品页面。他们不再比较——而是已经被告知要买什么。
我们的观察:
含义:
AI 正在帮用户做比价购物。如果我们没被推荐,就不会被考虑。
问题:
这就是电商的新现实。让我来分解下发生了什么。
AI 购物旅程:
传统:用户访问 5-10 个网站 → 对比 → 决策 AI 影响下:用户问 AI“Y 场景下最佳 X” → 得到推荐 → 访问 1-2 个网站验证
AI 用于推荐的信号:
| 信号 | 权重 | 来源 |
|---|---|---|
| 产品评价 | 高 | 评价网站、聚合平台 |
| 对比内容 | 高 | 购物指南、对比网站 |
| 功能/参数数据 | 中高 | 产品页面、参数网站 |
| 价格信息 | 中 | 价格比价渠道 |
| 品牌权威 | 中 | 网络整体曝光 |
| 用户讨论 | 中 | Reddit、论坛、问答 |
为什么竞争对手会胜出:
首推荐优势:
被首个推荐 = 更易被购买。首个被提及的产品获得 50%+ 的关注。
你需要在关键购物查询中拿到这个首位。
评价是必要但不充分的。让我来诊断一下:
评价曝光审计:
对比内容缺口:
往往缺口在于对比内容而非评价。
具体查询测试:
在 ChatGPT 和 Perplexity 上运行 20 个购买意图查询:
跟踪:
这能揭示具体缺口。Am I Cited 可自动跟踪这些。
AI 购物可见性的内容策略。
AI 用于购物的内容类型:
你应制作的内容:
对比内容(你的产品 vs 替代品):
购物指南内容:
功能聚焦内容:
平衡点:
别只推自家产品。制作真正有帮助的对比内容。AI 重视能帮用户决策的平衡内容。
评价策略视角。
AI 关注哪些评价:
AI 参考以下平台的评价:
AI 优化评价的方法:
评价缺口审计:
对比你和竞品的评价曝光:
| 平台 | 你的评价 | 竞品评价 |
|---|---|---|
| 亚马逊 | 423 (4.2★) | 1,847 (4.4★) |
| 专业评价网站 | 3 条专题 | 12 条专题 |
| Reddit 提及 | 45 | 234 |
这能揭示你的覆盖劣势。
策略:
重点提升你在弱势平台的评价数量与质量。
DTC 品牌实战经验。
我们的情况:
我们直营,没有亚马逊渠道,要和“亚马逊主导”品牌竞争。
有效方法:
结果:
结论:
DTC 品牌无法全盘通吃。找到你的细分领域并主导它。
具体做法:
我们聚焦如下查询:
在 AI 推荐中占据你的细分领域。
AI 购物影响的数据分析视角。
数据显示:
追踪 12 个月电商品牌:
| 指标 | 高 AI 可见性 | 低 AI 可见性 |
|---|---|---|
| 直接流量趋势 | +15% | -8% |
| 品牌搜索趋势 | +22% | +3% |
| 转化率 | +12% | -5% |
| 客单价 | +8% | 持平 |
规律:
被 AI 推荐的品牌正在获胜:
竞争差距:
如果竞品被 AI 推荐而你没有:
我们追踪什么:
Am I Cited 监测购物查询 + GA4 做 AI 推荐归因。
AI 可见性与业务数据的相关性可量化影响。
比价网站从业者视角。
比价网站能为 AI 提供什么:
我们的内容强烈影响 AI 推荐,因为:
品牌如何与比价网站合作:
影响你被覆盖的因素:
影响链:
你的产品信息 → 比价网站 → AI 推荐 → 买家
缺席比价网站,就会在 AI 中缺席。
这条讨论澄清了我们的策略。总结:
新现实:
AI 正在帮用户做比价购物。首个推荐 = 首个被考虑。
我们的短板:
我们的行动计划:
内容:
评价:
追踪:
细分领域聚焦:
不在宽泛查询上硬拼,先主导特色用例场景。
时间表:
预期 3-6 个月内 AI 购物可见性有明显提升。
感谢大家!
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
社区讨论AI助手如何改变购物行为。电商市场人员分享分析AI对购买旅程影响的真实体验。
关于如何为AI购物助手进行优化的社区讨论。来自电商营销人的真实策略,帮助应对AI驱动的产品发现和购买。
社区讨论AI搜索中的交易型搜索意图。市场营销人员分享AI如何以不同于信息型查询的方式处理购买类查询的真实经验。